¿Estás buscando un curso práctico, completo y avanzado de Ciencia de Datos y Machine Learning? ¡Entonces este curso es para ti!

Este curso está diseñado por Data Scientist profesionales para aprender todo lo relacionado con el Machine Learning y Data Science con Python, PySpark y Databricks. Aprenderás paso a paso modelos de aprendizaje automático de clasificación, regresión, clustering, NLP, Pipelines y técnicas para la ingeniería de datos. También te enseñaremos a programar en PySpark y las buenas prácticas para trabajar con Big Data, visualización de datos o analítica avanzada. Finalmente, aprenderás las últimas técnologias que han permitido impulsar el Machine learning con Spark como MLFlow, Databricks, Spark ML o Spark Koalas.

Este curso es para científicos de datos o aspirantes a científicos de datos que desean obtener capacitación práctica, con las últimas tecnologías de Big Data y aplicable al mundo real.

Además, el curso está repleto de ejercicios prácticos basados ​​en ejemplos de la vida real. Por ello, no solo aprenderás la teoría, sino que también aprenderás a aplicarla de manera práctica en proyectos reales.

Y como beneficio adicional, este curso incluye plantillas de código (Notebooks) que puedes descargar y usar en tus propios proyectos. Con la formación teórica, las guías de estudio descargables, los ejercicios prácticos y los casos de uso reales, este es el único curso que necesitarás para aprender Machine Learning con PySpark

Este curso desarrolla los siguientes apartados:

• Introducción a big data y fundamentos de PySpark

• Instalación de Apache Spark y librerías accesorias como Anaconda, Java, etc

• Spark Dataframes

• Fundamentos de Machine Learning con PySpark

• Machine Learning avanzado con PySpark

• Ingeniería y preprocesamiento de datos: PCA, LDA, etc.

• Modelos de aprendizaje automático de Spark ML

• Selección y optimización del modelo: validación cruzada de k-fold, ajuste de hiperparámetros, etc.

• Clasificación en Spark ML: Regresión logística, K-NN, SVM, Naive Bayes, Decision trees, Random Forest, XGBoost

• Regresión en Spark ML: Linear Regression, Polynomial Regression, Decision Tree Regression, Random Forest Regression, etc

• Clustering en Spark ML: K-Means, Hierarchical Clustering

• Spark Streaming y predicciones en tiempo real

• MLOps con MlFlow

• Machine Learning en el cloud con Databricks

Si está listo para mejorar tus habilidades, aumentar tus oportunidades laborales y convertirte en un experto de Big Data Science, únete hoy y obtén acceso inmediato y de por vida a lo siguiente:

• Guía completa de Machine learning (e-book en PDF)

• Notebooks y códigos descargables

• Ejercicios prácticos y cuestionarios

• Recursos de Spark ML como: Cheatsheets y resúmenes

• Soporte experto 1 a 1

• Foro de preguntas y respuestas del curso

• 30 días de garantía de devolución de dinero

¡Nos vemos allí!